Українська
Отримано 22.09.2023, Доопрацьовано 10.01.2024, Прийнято 28.02.2024
У сучасному світі в проектах ІТ галузі застосування Scrum набуває значної популярності, і це вимагає розробки та використання ефективних метрик для оцінки стабільності та продуктивності команд. Одна з найважливіших метрик, що дозволяє підвищити аналіз ефективності роботи, та вчасно ідентифікувати проблеми є метрика волатильності. На волатильність спринта може впливати багато факторів у тому числі і коефіцієнт його ризикованості. Але не зрозумілим залишається масштаб цього впливу та методи його вимірювання, що являється дуже важливим в процесі аналізу даних щодо продуктивності роботи команди. Це включає визначення середніх значень продуктивності, розрахунок стандартного відхилення, а також використання коефіцієнта кореляції Пірсона. Метою цього підходу є встановлення точного зв'язку між ризикованістю спринтів та коливаннями у продуктивності команди, що дозволяє глибше зрозуміти вплив факторів ризиків на ефективність команди в динамічному проектному середовищі. Використовуються кількісні методи аналізу, включаючи збір даних продуктивності, визначення середнього значення продуктивності, а також розрахунок стандартного відхилення і коефіцієнта кореляції Пірсона для оцінки взаємозв'язку між ризикованістю ітерацій та волатильністю. Дослідження виявило статистично значущий позитивний зв'язок між ризиковістю ітерацій та волатильністю команди зі значеннями коефіцієнта кореляції від 0.47 до 0.86. Це вказує на значний вплив ризиків на стабільність команди. В ході дослідження було запропоновано методи дослідження зв’язку між коефіцієнтом ризикованості спринта і волатильністю роботи проектної команди. Підтверджено, що збільшення ризикованості ітерацій корелює з вищою волатильністю в роботі Скрам команд. В подальшому, необхідно провести додаткове дослідження зовнішніх факторів, що можуть впливати на цю взаємодію, для розробки ефективніших методів управління ризиками
методологія Скрам; коефіцієнт ризику спринта; волатильність команди в Скрам; управління ризиками в аджайл проектах; методи управління ризиками
[1] Lysenko, D.E., & Fediai, Y.V. (2021). Agile earned value management method as a cost management tool in scrum projects. Information Systems and Technologies, 3, 159-164. doi: 10.33042/2522-1809-2021-3-163-159-164.
[2] Singh, S., Madaan, G., Singh, A., Sood, K., Grima, S., & Rupeika-Apoga, R. (2023). The AGP model for risk management in agile I.T. projects. Journal of Risk and Financial Management, 16(2), article number 129. doi: 10.3390/jrfm16020129.
[3] Kellen, V. (2009). Thoughts on a project-volatility metric. Agile Product & Project Management Advisory Service Executive Update, 10(3).
[4] Almeida, F. (2023). Perceived importance of metrics for agile scrum environments. Information, 14(6), article number 327. doi: 10.3390/info14060327.
[5] Digital.ai. (2023). 17th State of Agile Report. Retrieved from https://digital.ai/resource-center/analyst-reports/state-of-agile-report/.
[6] Costantini, S., Hall, J., & Rapanotti, L. (2020). Complex project management: Using complexity and volatility to guide hybrid methodological practices. In Proceedings of the 6th International workshop on socio-technical perspectives in information system development (STPIS'20).
[7] Parente, S. (2018). Agile quantitative risk analysis. PM World Journal, 7(7).
[8] Tavares, B.G., da Silva, C.E.S., & de Souza, A.D. (2017). Risk management analysis in Scrum software projects. International Transactions in Operational Research, 26(12), 1884-1905. doi: 10.1111/itor.12487.
[9] Charpentier, A., & Flachaire, E. (2019). Pareto models for risk management. HAL Archives Ouvertes.
[10] de Moura, R.L., Carneiro, T.C.J., & Dias, T.L. (2023). VUCA environment on project success: The effect of project management methods. Brazilian Business Review, 20(3), 215-233. doi: 10.15728/bbr.2023.20.3.1.en.
[11] Lopes, S., de Souza, R.G., Contessoto, A., de Oliveira, A.L., & Braga, R. (2019). A risk management framework for Scrum projects. In Proceedings of the 23rd International conference on enterprise information systems (ICEIS 2021) (Vol. 2, pp. 30-40). doi: 10.5220/0010448300300040.
English